是否支持Keras引擎？ 开发环境中的Notebook支持。训练作业和模型部署（即推理）暂时不支持。 Keras是一个用Python编写的高级神经网络API，它能够以TensorFlow、CNTK或者Theano作为后端运行。Notebook开发环境支持“tf.keras”。 如何查看Keras版本

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Notebook开发深度学习模型 本实践主要讲解如何在CodeArts IDE Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。

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当前仅支持交付方式为SaaS的商品升级配置，且仅支持计费模式为包周期的规格内多SKU之间进行升级或者数量属性的扩容； 商品被下架后，不支持用户做商品规格变更操作。如果商品某规格被下架，则该规格作为“可升级规格”对应的升级规则也会自动失效； 如初始规格或目标规格变更为不包含包周期计费模式，则升级规则失效；

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最小长度：1 最大长度：128 表7 ValueRange 参数 参数类型 描述 lower Float 区间下限，仅回归型存在。 upper Float 区间上限，仅回归型存在。 表8 ModelMetric 参数 参数类型 描述 name String 评估指标的名称。 最小长度：1

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1级 基本功能验证，可用于继承特性的基本功能验证、迭代验收前的基本功能验证等，占比20%左右。 3 2级 重要特性验证，可用于测试版本（非回归版本）中功能测试，占比60%左右。 4 3级 一般功能/非重要功能验证，包括对基本/重要功能的异常测试，占比10%～15%左右。 5 4级

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产品优势 识别准确率高 采用最新一代 语音识别 技术，基于深度神经网络（Deep Neural Networks，简称DNN）技术，大大提高了抗噪性能，使识别准确率显著提升。 识别速度快 把语言模型、词典和声学模型统一集成为一个大的神经网络，同时在工程上进行了大量的优化，大幅提升解码速度，使识别速度在业内处于领先地位。

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ValueRange object 区间上下限，仅回归型存在。 description String 模型描述信息。 表11 ValueRange 参数 参数类型 描述 lower Float 区间下限，仅回归型存在。 upper Float 区间上限，仅回归型存在。 表12 ClusterJobRsp

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调用获取桶存量信息接口，可查询指定桶内的对象个数，以及对象占用空间的大小。 由于OBS桶存量是后台统计，因此存量会有一定的时延，不能实时更新，因此不建议对存量做实时校验。 接口约束 您必须是桶拥有者或拥有获取桶存量信息的权限，才能获取桶存量信息。建议使用IAM或桶策略进行授权，如果使用IAM则需授予

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清理 服务器存储 ”功能。 开启“清理 服务器 存储”后，上传至媒体库的图片和其他附件在上传到OBS后会在本地删除，因此在停用插件后，无法利用本地数据做恢复和替换。 单击“保存配置”，完成配置。 测试配置是否成功。 新建文章进行测试，在文章中插入图片，插入成功后发布文章。 在图片右键复制图片

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自定义针对响应结果的校验，使请求成功的检查点更准确。 针对每个用户的请求，支持用户配置检查点，在获取到响应报文后针对响应码、头域及响应body内容做结果检验，只有条件匹配后才认为是正常响应。 测试任务模型自定义，支持复杂场景测试 通过多种用例步骤和压力模型的灵活组合，可以帮助用户测试在多操作场景并发下的应用性能表现。

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依据、风险级别，以及风险应对建议。风险并不意味着质量不达标，对风险的处理策略，取决于风险发生概率和发生后的损失估计，如果两者乘积很低，可以做风险接纳。 风险是主要干系人判断产品质量整体情况以及是否具备发布条件的重要依据，一定要填写，而且要逻辑严密。 质量评价和发布建议 根据公司或

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原计费规则（2023年6月12日前）： 线性 定价 、Step阶梯定价、Tier阶梯定价：扩容费用= 扩容累计用户数所在价格区间单价*扩容累计用户数*剩余周期*折扣-原扩容前价格*剩余周期*折扣 现计费规则（2023年6月12日后）： ①线性定价、Step阶梯定价：扩容费用= 扩容累

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象在中间k-1帧中的标注框。具体步骤如下： 选中左侧工具栏“追踪 > 插值标注 > 线性插值 / AI插值”，开启插值模式。 插值标注开启中，可通过左侧图标切换或使用快捷键切换插值计算模式（线性插值 / AI插值）。 在第n帧选中一个追踪对象的标注框。 c 按c键将当前帧设置为关键帧。

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单击“使用详情”，可查看当前服务的使用趋势图。 单击“导出使用明细”，可导出使用量明细信息。 抵扣方式：分为可重置套餐包和不可重置套餐包。 可重置套餐包：容量线性递减的资源包，每个重置周期结束时清零，下个重置周期初恢复，直至到期。 示例：购买的云容器实例服务按月可重置套餐包，内存规格为2920 GB*时/月，生效时间为

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缺陷全生命周期管理的流程如下： 测试人员发现缺陷并提交缺陷单。 缺陷责任人定位缺陷产生的原因，并根据版本计划及时修复。 测试人员根据最新实现功能回归测试缺陷单，并验收。 项目经理可以查看缺陷的度量数据。 缺陷责任人可根据项目实际情况对缺陷单的关联项进行追溯。 介绍视频 父主题： 功能特性

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查看已添加磁盘的节点，选择“导入临时卷”，导入时可以选择写入模式。 如存储池列表中未找到手动挂载的磁盘，请耐心等待1分钟后刷新列表。 线性：线性逻辑卷是将一个或多个物理卷整合为一个逻辑卷，实际写入数据时会先往一个基本物理卷上写入，当存储空间占满时再往另一个基本物理卷写入。 条带化

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ACE（Alternating Conditional Expectation）是一种在回归分析中寻找响应变量Y（标签）与预测变量X（特征）之间最佳转换的算法，这些（转换后的）预测变量和（转换后的）响应变量之间产生最大的线性效应。ACE分析只支持回归类任务。 在JupyterLab环境编辑区域，“选择数据”代码框下方单击“数据探索”。

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> 数据发布”，单击界面右上角“创建发布数据集”。 在“创建发布数据集”页面，选择“预测”类型的数据集。并根据训练任务场景选择“时序”、“回归分类”类型的数据。 图2 创建预测类数据集发布任务 当前预测类数据集仅支持发布默认格式，选择好数据集的发布格式后，单击“下一步”。 设置数

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而提前发现系统风险、提升测试质量、完善风险预案、加强监控告警、提升故障应急效率等方面做到故障发生前有效预防，故障发生时及时应对，故障恢复后回归验证。基于故障本身打造分布式系统韧性，持续提升软件质量，增强团队对软件生产运行的信心，减少业务运行中出现类似问题。 为了保证测试的有效性，测试环境需要与生产环境保持一致。

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的做到。每一丝的赘肉都会影响身体执行的速度，所以需要锻炼来消除。如何消除持续交付过程中的赘肉？和肌肉锻炼燃烧脂肪一样，痛苦的事情需要反复做，做十次一百次上千次，反复打磨，持续优化。 工程过程是需要高效、准确并且高度保持幂等性的。也就是说，执行一次的结果，与执行一百次的结果应该是一

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查看已添加磁盘的节点，选择“导入持久卷”，导入时可以选择写入模式。 如存储池列表中未找到手动挂载的磁盘，请耐心等待1分钟后刷新列表。 线性：线性逻辑卷是将一个或多个物理卷整合为一个逻辑卷，实际写入数据时会先往一个基本物理卷上写入，当存储空间占满时再往另一个基本物理卷写入。 条带化

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